在医疗领域，图像复原是非常重要的一项技术，它可以帮助医生更准确地诊断病情。以下是一些医疗领域图像复原的案例：
1.医学图像的复原:
医学图像的复原是一个十分热门的研究方向，近期基于Transformer的网络结构在CV领域取得了巨大的成功。本文提出一种新的边缘增强的Transformer模型(Eformer)用于医学图像去噪，结合了可学习的Sobel滤波器来进行边缘增强，从而提升整体架构的性能。此外，本文还提出了一种新的低剂量扫描方法，它们可能成为替代高剂量扫描的方案。
2.基于图像复原的CCD显微测量技术在医学教学及科研中的应用:
在医学相关的教学教学及科研中，经常会用到显微测量，比如对细胞的计数及形态的分析。基于图像复原的CCD显微测量技术，通过对图像复原、分析可以实现在普通光学显微镜下样品的显微成像、分析及测量。该技术可以提高其测量的精度，特别是在教学中，可以大大提高教学效率和科研效率。
3.图像复原技术及其MATLAB实现:
图像复原技术在天文学、遥感成像、医疗图像等领域获得了重要应用。运动模糊图像的复原是图像复原的重要组成部分。由运动模糊图像复原出原图像关键问题是获取点扩展函数，模糊方向和长度的鉴别至关重要。本文通过对运动模糊图像的频域幅度图的黑带条纹(即图像零点个数)分析，计算出运动模糊PSF的参数。获得PSF的参数后，本文主要采用了逆滤波法、维纳滤波法、最小线性二乘法、RichardsonLucy算法对模糊图像进行复原，并对各种复原方法的结果进行了分析与对比。
以上案例均展示了图像复原技术在医疗领域的应用，这些技术不仅可以帮助医生更准确地诊断病情，还可以提高医疗效率和科研效率。
